Aujourd’hui, on plonge dans le concept fascinant de l’intelligence collective des machines ! dans a notion d’agents communicant et intéragissant ensemble. Pour bien comprendre, il faut revenir aux concepts de Marvin Minsky, l’un des pionniers de l’IA !

En 1986, dans son livre « The Society of Mind« , Minsky explique que l’intelligence humaine ne résulte pas d’un esprit unique, mais plutôt d’une société d’agents mentaux, où chaque agent exécute une fonction précise. Ces agents travaillent ensemble pour former une « intelligence collective », produisant la conscience et la pensée.

Cette approche a inspiré de nombreux chercheurs en IA. L’idée est que, si l’intelligence humaine repose sur la collaboration de différents agents spécialisés, les IA pourraient elles aussi apprendre et se renforcer collectivement. OpenAI et d’autres instituts de recherche se sont emparés de cette idée pour créer une échelle en cinq niveaux de progression. Chaque niveau définit la capacité croissante d’apprentissage !, d’adaptation ! et de collaboration ! des IA, jusqu’à la vision ultime d’une intelligence artificielle générale.

Les cinq niveaux d’intelligence et leur vision selon OpenAI

OpenAI utilise une échelle de cinq niveaux pour évaluer les étapes de progression vers une IA de plus en plus avancée. Voici ces niveaux, enrichis avec les concepts de « chatbots », « reasoners », « agents », « innovators » et « organizations » afin d’illustrer concrètement ces capacités.

Niveau 1 – Réflexes : IA de base (exemple : Chatbots)
Au Niveau 1, les IA sont basiques, réactives, et limitées à des réflexes simples. Elles répondent uniquement aux stimuli sans comprendre réellement le contexte.
Par exemple, un chatbot basique réagit à des commandes spécifiques et utilise des réponses préprogrammées pour dialoguer avec un utilisateur, mais sans réelle capacité de compréhension ou d’adaptation.

Niveau 2 – Tâches spécialisées : IA spécialisées (exemple : Reasoners)
Ici, l’IA est capable de réaliser des tâches spécifiques avec un haut degré de compétence, mais elle reste spécialisée. Les Reasoners sont des IA qui maîtrisent la résolution de problèmes complexes dans un domaine précis, souvent à un niveau « doctoral ». Elles excellent dans des tâches comme les calculs scientifiques, la détection de fraudes ou les diagnostics médicaux, mais ne s’adaptent pas bien en dehors de leur spécialité.
Exemple concret : Une IA de diagnostic médical qui analyse les scanners pour détecter des anomalies précises, ou un système d’analyse de données pour la finance, comme les IA utilisées par les banques pour détecter des transactions suspectes.

Niveau 3 – Multi-tâches : IA polyvalentes (exemple : Agents)
Au Niveau 3, l’IA est capable de réaliser plusieurs tâches dans des domaines différents, avec une certaine flexibilité. Les Agents sont des IA polyvalentes capables de gérer diverses actions pour l’utilisateur, et d’intégrer différents types de données pour proposer des solutions ou exécuter des tâches spécifiques. Ils peuvent gérer des interactions plus complexes et s’adapter en fonction des besoins de l’utilisateur. Exemple concret : Les assistants intelligents avancés comme Alexa ou Google Assistant, qui peuvent non seulement répondre à des questions, mais aussi contrôler des appareils domestiques, jouer de la musique, ou répondre à des demandes contextuelles.

Niveau 4 – Intelligence générale (AGI) : IA capables de créativité (exemple : Innovators)
À ce niveau, l’IA atteint une forme d’intelligence générale (AGI). Elle est capable de s’adapter à des contextes variés et d’accomplir des tâches complexes en s’appuyant sur son propre raisonnement et sa créativité. Les Innovators sont des IA capables d’innover, de générer des idées nouvelles ou de résoudre des problèmes dans des domaines divers. À ce stade, l’IA peut fonctionner comme un partenaire collaboratif et créatif pour l’humain.
Exemple concret : Une IA générative avancée qui peut proposer des stratégies d’innovation, concevoir des produits, ou même écrire des rapports en lien avec plusieurs disciplines, comme des modèles capables d’inventer des stratégies marketing ou de développer des concepts artistiques.

Niveau 5 – Intelligence surhumaine (ASI) : IA capables de gérer des systèmes complexes (exemple : Organizations)
Ce dernier niveau, encore hypothétique, correspond à une intelligence surhumaine (ASI) où l’IA dépasse les capacités humaines dans presque tous les domaines, y compris la gestion de systèmes organisationnels entiers. Les Organizations sont des IA capables de prendre en charge la coordination de grandes structures, de gérer des processus complexes, et même de superviser des équipes humaines et robotiques en fonction des objectifs fixés. Ce niveau implique une forme d’intelligence collective où l’IA utilise les expériences partagées pour s’améliorer en continu.
Exemple concret : Une ASI pourrait théoriquement gérer toute une entreprise, prendre des décisions stratégiques, optimiser les ressources et superviser des projets de grande envergure, sans supervision humaine.

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Où en sommes-nous aujourd’hui ? Les avancées en intelligence collective des machines

Aujourd’hui, nous en sommes principalement aux Niveaux 2 et 3. Les recherches sur l’intelligence collective des machines se concentrent sur la collaboration entre IA spécialisées pour obtenir des gains d’efficacité. Par exemple, des systèmes de réseaux d’apprentissage fédérés permettent à des IA de partager des modèles sans échanger directement leurs données, ce qui est précieux pour des raisons de confidentialité. Dans ce cadre, chaque IA apporte une « brique » de connaissance, enrichissant ainsi le modèle global.

En robotique, des machines collaborent déjà sur des chaînes de production pour accomplir des tâches ensemble. Par exemple, des bras robotiques connectés au sein d’une chaîne d’assemblage peuvent partager des informations et se coordonner pour éviter des collisions et accélérer la production. Dans le domaine de la logistique, des flottes de drones et de véhicules autonomes se coordonnent pour optimiser les livraisons, anticipant la demande en fonction des données partagées.

Enfin, des multi-agents collaboratifs émergent pour la gestion des stocks, la maintenance prédictive, et même la gestion de flottes de véhicules. Bien que ces machines ne possèdent pas une intelligence collective complète, elles montrent que la collaboration entre IA peut déjà se traduire par des gains importants en efficacité et en précision.

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Conclusion et références pour aller plus loin

L’intelligence collective des machines, inspirée des théories de Marvin Minsky, pose la question fascinante d’un avenir où les IA pourraient apprendre et évoluer ensemble. Si les niveaux de complexité restent une échelle théorique, les recherches actuelles montrent que l’intelligence collective pourrait transformer de nombreux secteurs industriels en optimisant la gestion des ressources et en facilitant la collaboration entre systèmes d’IA spécialisés.

Pour en savoir plus, voici quelques lectures :

• Marvin Minsky, The Society of Mind (1986) – Les fondements théoriques sur l’intelligence en tant que société d’agents.
• Nick Bostrom, Superintelligence (2014) – Un essai sur l’évolution de l’IA et les implications de l’intelligence collective.
• Développement d’OpenAI sur les niveaux d’intelligence artificielle (intelligence-artificielle.developpez.com)
• Apprentissage fédéré avec Andrew Ng : Une présentation sur comment les IA collaborent pour apprendre de manière sécurisée sans partage de données direct.